.jpg "So werden bewährte Anlagen fit für Industrie 4.0")
Egal wie ausgefeilt der Produktionsprozess sein mag - wenn ein Kettenglied der Produktion ausfällt, wird es schnell sehr teuer. Hersteller und Wartungsdienstleister werden aktiviert, die Ausfallzeit prognostiziert und je nach Umfang der Störung die sich daraus drohenden kundenseitigen Regressansprüche evaluiert.
Aber was tun, wenn nichtsdestotrotz die betroffene Anlage, bis auf ein paar schwer kalkulierbare Ausfälle weiterhin produktiv und vor allem bereits abgeschrieben ist? Aus wirtschaftlichen Gründen ist ein Systemtausch oder die Investition in die Entwicklung einer neuen Produktionsmaschine schlecht zu argumentieren.
Digitalisierung: Die Daten sind vorhanden, sie müssen nur richtig aufbereitet und zugänglich gemacht werden
Doch wie effektiv lässt sich eine Störung beheben, wenn die Datenbasis der Fehleranalyse eine Zahlenkolonne aus Fehlercodes oder Sensorwerten ist? Wäre es nicht effektiver, Fehlercodes in Fehlerbezeichnungen zu übersetzen und diese, je nach Vorfall, priorisieren zu lassen, um so eine potenzielle Ausfallgefährdung ableiten zu können?
Hinzu kommt, dass sich durch das Potenzial der Sensordatenvisualisierung der IST-Zustand eines Systems in wenigen Momenten erfassen lässt. So macht beispielsweise die Betrachtung eines Sensorwerts innerhalb einer passenden Skala mehr Sinn als dessen isolierte Betrachtung als Zahl.
Damit Anlagen sagen können, was ihnen fehlt
Das Gute ist: Die meisten Anlagen und Maschinen stellen bereits Sensordaten zur Verfügung, die eine Zustandserfassung ohne Weiteres erlauben. Die Herausforderung liegt meist nur darin, die entsprechende Anlage so zu vernetzen, dass die Daten dort verfügbar gemacht werden, wo sie auch benötigt werden und diese so aufzubereiten, dass sie möglichst intuitiv interpretierbar sind. So können beispielsweise Sensordaten in einer Web-Applikation im Dashboard-Stil visualisiert werden, die dann direkt auf der Leitstelle oder dem Techniker-Tablet verfügbar sind.
Informationen dort verfügbar machen, wo es sinnvoll ist
Mit der mdex Monitoring-Plattform lassen sich Systeminformationen wie Fehlercodes oder anlagenspezifische Betriebsparameter auf Basis von Sensordaten erfassen, aggregieren und visualisieren. Hinzu kommt, dass die gewonnenen Daten im Rahmen einer implementierten Logik weiter interpretiert werden können. So lassen sich Regeln definieren, die je nach Kategorisierung einer Fehlermeldung eine automatische Benachrichtigung für den zuständigen Wartungsmitarbeiter auslösen, einen Dienstleisterauftrag avisieren oder über eine Schnittstelle eine Funktion in einem anderen System auslösen können.
Monitoring als Basis für Predictive Maintenance
Zusammengefasst ermöglicht die mdex Monitoring-Plattform eine permanente Überwachung aller relevanten Systeminformationen und Betriebsparameter. Diese Daten können individuell aufbereitet, visualisiert und automatisiert kommuniziert werden. Angesetzte Stillstandszeiten für den Tausch von Ersatzteilen oder Wartungsarbeiten lassen sich so einfacher prognostizieren, On-Demand planen und Störungszeiten können minimiert werden.
Darüber hinaus ergibt sich das Potenzial aus den erfassten Daten zu lernen, Muster abzuleiten und ein vorausschauendes Fehleranalysekonzept (Predictive Maintenance) zu entwickeln.
